Setelah 10+ tahun dalam pembelajaran robot, dari PhD saya di Imperial ke Berkeley hingga membangun Dyson Robot Learning Lab, satu frustrasi terus menghantam saya: Mengapa saya harus membangun kembali infrastruktur yang sama berulang kali? Pola yang terus saya lihat: • Tim robotika baru dimulai • Menghabiskan 6 bulan untuk membangun pipeline pengumpulan data • Menghabiskan 3 bulan lagi untuk men-debug masalah sinkronisasi • Akhirnya mulai mengumpulkan data khusus tugas • Menyadari pilihan infrastruktur mereka membatasi fleksibilitas mereka • Memulai dari awal Inilah inti dari pembelajaran robot: Pembelajaran robot pada dasarnya digerakkan oleh data. Baik Anda memetik stroberi atau merakit elektronik, kebutuhan infrastruktur inti identik. Itulah sebenarnya mengapa saya sangat tertarik untuk mengejar robotika berbasis data lebih dari satu dekade yang lalu. Anda selalu membutuhkan: • Sinkronisasi data multi-sensor di berbagai frekuensi • Penyimpanan fleksibel yang bekerja dengan algoritme masa depan • Alat visualisasi untuk memahami data Anda • Kemampuan untuk bereksperimen dengan resolusi temporal yang berbeda • Pencatatan kuat yang menangkap semua yang mungkin Anda butuhkan nanti Tren menuju AI dalam robotika semakin meningkat, dengan robot perlu memproses dan menganalisis data sensor dalam jumlah besar untuk mengelola variabilitas dan ketidakpastian di lingkungan nyata. Tapi setiap tim membangun ini dari awal. Bayangkan jika setiap pengembang web harus membangun database, server web, dan pipeline penerapan mereka sendiri sebelum menulis baris pertama kode aplikasi mereka. Inilah sebabnya mengapa saya mendirikan Neuracore. Alih-alih setiap tim robotika menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk infrastruktur, kami menyediakan alat umum yang memungkinkan Anda beralih dari "Saya memiliki robot" menjadi "Saya mengirimkan perilaku robot cerdas" dalam beberapa hari, bukan bulan....